欠擬合、過擬合及解決方法
。 解決方法： 1、添加其它的特征項，有時候模型欠擬合是數據的特征項不夠造成的，可以添加其 ...
原文：過擬合及解決方法
什么是過擬合 過擬合，指的是模型在訓練集上表現的很好，但是在交叉驗證集合測試集上表現一般，也就是說模型對未知樣本的預測表現一般，泛化 generalization 能力較差。通俗一點地來說過擬合就是模型把數據學習的太徹底，以至於把噪聲數據的特征也學習到了。 圖片來源：coursera 吳恩達機器學習公開課 從圖中可以看出，圖一是欠擬合，模型不能很好地擬合數據 圖二是最佳的情況 圖三就是過擬合，采用 ...
2020-11-07 22:03 0 558 推薦指數：
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